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  • 编辑时间: 2021/8/22 12:30:46
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  • 作者: 今日外汇投资网
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利用大数据 分析 增加 新闻报道的 深度


    提高新闻报道的深度,是新闻行业利用 大数据分析的重要工作方向。


  主要是利用大数据分析技术对新闻 事件进行深度分析,了解事件的真实性,分析事件发生的原因,让 用户可以清楚的改变事件是必然还是偶然,减少用户对事件的猜测,有利于社会和谐发展。


  随着互联网的发展, 信息传递速度加快,人们可以随时随地获取信息,但人们无法辨别信息的真伪。


  此时,记者利用大数据分析技术,对事件发生的时间、地点进行分析,全面分析信息,得出真实的结论。


  一个事件的分析过程非常复杂,涉及到大量的数据,个人很难对数据进行深入的理解和分析。


  大数据不仅可以缩短分析时间,还可以利用技术手段了解事件的真相,还原真相,使用户Get出误解,增加 新闻事件的真实性。


  新闻行业通过大数据分析,增加新闻报道的深度,还原事件的真相,及时消除虚假信息,为用户提供一个真实的新闻环境。


  【 美国上周初请 失业金 人数降至 50万以下】上周美国初请失业金人数降至50万人以下,这是自一年多前新冠 疫情开始以来的首次,表明在经济蓬勃增长之际,劳动力市场 复苏 进入了一个新阶段。


  周四公布的其他数据也强化了 这一点,全球再就业服务机构Challenger,Gray&Christmas表示,4月美国雇主宣布的裁员人数下降25%,至2.2913万人,为2000年6月以来最低。


  今年迄今 计划裁员人数较2020年同期骤降84%。


  E*TradeFinancial的董事总经理MikeLoewengart表示,“随着首次申请失业金人数降至新低,市场对明天的就业报告信心攀升。


  今日的数据进一步证明我们正在朝着经济全面复苏迈进,当就业方面出现一些显著的势头,所有人都在关注其对美联储决策的影响。


  ”美联储在半年度金融稳定报告中表示,各种 资产市场 风险偏好的上升正在拉高估值,导致美国金融体系脆弱。


  在这种环境下,如果风险偏好回落,资产价格可能容易“大幅下跌。


  ” 向 富人 加税,办法总比困难多  无论是应对新冠疫情,还是促进经济尽快复苏,都需要“钱”的推动,但是, 拜登-哈里斯政府采取了与 特朗普政府完全不一样的思路。


  特朗普政府推崇“涓滴经济学”,认为政府直接救济穷人不是最好的方法,不应直接救济和支持贫困阶层和弱势群体,而要支持优势群体来 发展经济,通过增加的财富、消费、就业机会等方面来最终惠及贫困阶层和弱势群体。


    美国新一届政府完全改变了想法,拜登总统在社交媒体上明确指出,“涓滴经济学没有奏效,现在需要从 社会底层和中产阶级来发展经济”。


  向富人加税,用以增加向社会底层和中产阶级的投入,发展经济且治愈社会矛盾是“美 国家庭计划”的目标任务,“办法总比困难多”,这应该是个好主意。


    向富人加税的主要措施包括:第一,将 个人所得税最高税率从37%升至39.6%,根据美国税收基金会(TaxFoundation)的测算,这项措施将在未来十年增加税收收入1100亿美元。


  第二,对于 资本利得和股息收入超过100万美元的人群,不再适用20%的个人所得税税率,而直接适用39.6%的个人所得税最高税率。


  第三,结束遗产继承时的资本利得免除额规则。


  按照现行美国税制,某项资产在继承时,因其价值增值并未真正实现,被排除在应纳税额之外。


  结束免除额,预计将资产增值门槛设定为100万美元(单身继承者;如继承者为夫妻,则门槛为200万美元),但具体如何实施,以及如何与不动产税协调,细节尚未披露。


  第四,增加向美国国内收入局(I)的预算投入,加强对年收入超过40万美元家庭的税收审计,加强税收执法,预计此举将在未来十年内增加7000亿美元税收收入。


  向富人加税措施还包括营业亏损扣除限制的固定化等其他方面,细节之处仍有待观察。


  政府正在考虑将所有9个县的期限延长至6月20日,另一个正在 讨论的选项 是在6月13日结束,政府计划本周正式决定延期。


   日本目前仅为其4.4%的人口接种了疫苗,是世界上最大的富裕国家中接种最慢的。


  美国国务院于 24日将日本的旅行警示升至最高级别的第4级:请勿前往,理由在于日本的新冠肺炎疫情升温。


  日本严峻的疫情形势为东京奥运会的举办蒙上了一层阴影,这将影响到市场上的乐观情绪,有利于避险黄金。


  基本面利空【美联储 副主席提及 缩减购债】美联储副主席 克拉里达表示,美联储官员或许可以在接下来几次政策会议上讨论缩减债券购买计划的适当时机。


  克拉里达周二在接采访时表示:“很可能在未来几次会议上,我们将开始讨论放慢资产购买步伐。


  我认为具体将取决于我们获得的数据
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